自适应分组差分变异狼群优化算法

doi:10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.008

华东师范大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. ›› Issue (3): 78-86.doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.008

自适应分组差分变异狼群优化算法

张强, 王梅

东北石油大学计算机与信息技术学院, 黑龙江大庆 163318

收稿日期:2016-05-13 出版日期:2017-05-25 发布日期:2017-05-18
作者简介:张强,男,副教授,博士,研究方向为进化算法.E-mail:dqpi_zq@163.com

Adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm

ZHANG Qiang, WANG Mei

School of Computer and Information Technology, Northeast Petroleum University, Daqing Heilongjiang 163318, China

Received:2016-05-13 Online:2017-05-25 Published:2017-05-18

摘要/Abstract

摘要： 针对狼群优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点，结合云模型在知识表达时具有不确定中带有确定性的特性，提出一种自适应分组差分变异狼群优化算法.其思想是采用佳点集理论对狼群进行初始化，通过云模型理论来完成个体游猎行为，在围攻行为中考虑狼个体的自身能量，最后利用差分进化算法和混沌理论完成个体变异，并进行探索全局最优位置.典型复杂函数测试表明，该算法能有效找出全局最优解，特别适宜于多峰值函数寻优.

关键词: 狼群优化算法, 佳点集, 差分变异, 混沌

Abstract: Due to the shortcomings that wolf pack algorithm is not high solving precision and easy to fall into the local convergence region, adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm is proposed based on the excellent characteristics of cloud model transformation between qualitative and quantitative. Individual wolves are initialized by good-point set. Individual hunting behavior is accomplished through the cloud model theory and the self energy of the wolf is considered in the siege behavior. Finally, the differential evolution algorithm and the chaos theory are used to complete the individual variation to explore the global optimal location. The simulation results show that the proposed algorithm has fine capability of finding global optimum, especially for multi peak function.

Key words: wolf pack algorithm, good-point set, differential variation, chaos

中图分类号:

TP301.6

张强, 王梅. 自适应分组差分变异狼群优化算法[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2017, (3): 78-86.

ZHANG Qiang, WANG Mei. Adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm[J]. Journal of East China Normal University(Natural Sc, 2017, (3): 78-86.

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Adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm

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